Simulación pobreza y distribución del ingreso
Introducción
Simulación interactiva que muestra cómo cambia la pobreza bajo dos escenarios:
- Crecimiento económico: Aumenta el ingreso promedio manteniendo la dispersión constante
- Redistribución: Cambia la dispersión del ingreso manteniendo el ingreso promedio similar
La distribución utilizada es Log-normal, que refleja mejor la realidad de la desigualdad en Argentina: muchas personas con ingresos bajos y pocas con ingresos muy altos (asimetría positiva). Esta distribución tiene dos parámetros independientes:
- meanlog: Controla la ubicación (mueve toda la distribución)
- sdlog: Controla la dispersión/desigualdad (spread de la distribución)
Caso 1: Crecimiento económico (aumenta ingreso promedio)
Dispersión constante, se mueve toda la distribución hacia arriba (aumenta el ingreso promedio).
Caso 2: Redistribución (cambia la desigualdad)
Ingreso promedio similar, pero varía la dispersión/desigualdad (concentración del ingreso).
Notas metodológicas
Distribución Log-normal: Distribución asimétrica con cola derecha pesada, ampliamente utilizada en economía para modelar ingresos. Es más realista que la distribución normal porque:
- No permite valores negativos (como los ingresos reales)
- Tiene asimetría positiva (la mayoría gana poco, pocos ganan mucho)
- Los efectos multiplicativos de la economía generan distribuciones log-normales naturalmente
Parámetros de la log-normal:
- meanlog: Controla la ubicación de la distribución (mueve toda la distribución). En el Caso 1 varía este parámetro.
- sdlog: Controla la dispersión/desigualdad. Mayor sdlog = mayor desigualdad. En el Caso 2 varía este parámetro.
Relación entre parámetros y estadísticos:
- Mediana = exp(meanlog)
- Media = exp(meanlog + sdlog²/2)
Coeficiente de Gini: Medida de desigualdad entre 0 (igualdad perfecta) y 1 (desigualdad máxima).
- Argentina tiene un Gini real de aproximadamente 0.40-0.43
- Para log-normal: Gini ≈ 2·Φ(sdlog/√2) - 1, donde Φ es la función de distribución normal estándar
Línea de pobreza: Fijada en $15.000 para esta simulación (referencia ilustrativa).
Datos simulados: N=10.000 personas. Los resultados son ilustrativos de los conceptos, no proyecciones reales.